Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## Pra-Desain Alat Bantu Berjalan Tunanetra Dengan Sift Algorithm Berbasis Beaglebone Black

## PRE-DESIGN OF WALKING AIDS FOR THE VISUALLY IMPAIRED WITH BEAGLEBONE BLACK-BASED SIFT ALGORITHM
Bagus Alit Prasetyo 1 , Adi Purnama 2 , Atep Aulia Rahman 3
1 Fakultas Teknik, Program Studi Elektro, Universitas Widyatama, Kota Bandung, Indonesia 23 Fakultas Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Widyatama, Kota Bandung, Indonesia Email Penulis Korespondensi: alit.prasetyo@widyatama.ac.id

## ABSTRACT
Vision is a basic human need whose existence affects all human senses. To move around, blind people generally use a cane to find objects around them. But it takes expertise in the use of a stick that requires a training process in order to use it properly. Therefore, it is necessary to develop a special tool that is able to detect objects. Research on  walking aids  with  the  prototype  method  uses  Beaglebone  Black  as  a  microcontroller  equipped  with  an  ARM  Cortex-A8 processor which is superior compared to other microcontrollers. SIFT Algorithm is used in the object detection process which is able to detect objects in various positions with a high level of accuracy in image recognition. The final result of this blind walking aid research is that when this tool is used, the camera  will capture images in realtime. Then the image  object  detection  process  is  carried  out  by  the  microcontroller  and  continued  to  be  displayed  on  the  monitor screen for the results of image recognition.
Keywords : Microcontroller; Beaglebone Black; SIFT Algorithm; Image Recognition

## ABSTRAK
Penglihatan  merupakan  satu  kebutuhan  dasar  manusia  yang  keberadaannya  berpengaruh  pada  seluruh  indra  manusia. Untuk  bergerak  dan  berpindah  tempat,  umumnya  penyandang  tunanetra  menggunakan  alat  bantu  tongkat  untuk mengetahui benda yang ada di sekitarnya. Namun butuh keahlian dalam penggunaan tongkat yang memerlukan proses pelatihan agar dapat menggunakannya dengan baik. Maka dari itu perlu dikembangkan alat bantu khusus yang mampu mendeteksi  objek.  Penelitian  alat  bantu  berjalan  dengan  metode  prototype  menggunakan Beaglebone  Black sebagai microcontroller  yang  dilengkapi  dengan  processor  ARM  Cortex-A8  yang  lebih  unggul  dibanding  dengan microcontroller yang  lain.  SIFT Algorithm digunakan  dalam  proses  pendeteksi  objek  yang  mampu  mendeteksi  objek dalam  berbagai  posisi  dengan  tingkat  akurasi  tinggi  dalam  image  recognition.  Hasil  akhir  dari  penelitian  alat  bantu berjalan  tunanetra  ini  adalah  ketika  alat  ini  digunakan,  kamera  akan  menangkap  gambar  secara  realtime.  Kemudian dilakukan proses deteksi objek gambar oleh  microcontroller dan dilanjutkan ditampilkan di  layar  monitor untuk hasil dari image recognition.
Kata Kunci : Microcontroller; Beaglebone Black; SIFT Algorithm; Image Recognition

## 1. Pendahuluan
Penglihatan  merupakan  satu  kebutuhan  dasar  manusia yang  keberadaannya  berpengaruh  pada  seluruh  indra manusia. Pergerakan manusia dilakukan berdasarkan apa yang  dilihat  di  sekelilingnya.  Maka  dari  itu  jika  terjadi gangguan  penglihatan  atau  bahkan  kebutaan,  manusia akan  sulit  untuk  bertindak  atau  bergerak.  Menurut Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  8  Tahun 2016  tentang  Penyandang  Distabilitas  (UU  Nomor  8 Tahun  2016)  pasal  1  ayat  1  yang  dimaksud  dengan penyandang  distabilitas  adalah  setiap  orang  yang mengalami  keterbatasan  fisik,  intelektual,  mental dan/atau sensorik dalam  jangka waktu  lama  yang dalam berinteraksi  dengan  lingkungan  dapat  mengalami
hambatan  dan  kesulitan  untuk  berpartisipasi  secara penuh  dan  efektif  dengan  warga  negara  lainnya berdasarkan kesamaan hak[1].
Kesulitan  berjalan  merupakan  hambatan  yang  paling dirasakan  oleh  penyandang  tunanetra.  Menurut  estimasi data  dari  Kementerian  Kesehatan,  jumlah  penyandang tunanetra  di  Indonesia  mencapai  1,5%  dari  keseluruhan penduduk  Indonesia  atau  sekitar  3.5  juta  jiwa  baik dewasa,  anak-anak  maupun  lansia[2].  Untuk  bergerak dan  berpindah  tempat,  umumnya  penyandang  tunanetra menggunakan  alat  bantu  tongkat  untuk  mengetahui benda  yang  ada  di  sekitarnya.  Namun  butuh  keahlian dalam  penggunaan  tongkat  yang  memerlukan  proses pelatihan agar dapat menggunakannya dengan baik.
Perkembangan  yang  dilakukan  untuk  menciptakan  alat bantu  menggunakan  teknologi  untuk  memudahkan mobilitas  bagi  penyandang  tunanetra,  salah  satunya adalah alat bantu tongkat dengan sensor ultrasonik yang diciptakan  oleh  Charles  Setiawan.  Alat  dengan  konsep pendeteksi  benda  di  depan  sensor  ultrasonik  yang  akan menghasilkan  suara  berdasarkan  jarak  benda  dengan sensor[3].  Kelemahan  dari  alat  ini  adalah  kemampuan deteksi  alat  ini  hanya  objek  yang  berada  tegak  lurus dengan sensor.
Penelitian  lain  yang  juga  dilakukan  oleh  Rifqi  Prima Anggara  dkk  tentang  alat  bantu  mobilitas  penyandang tunanetra  sebagai  penentu  lokasi  menggunakan  GPS berbasis IOT. Alat ini  juga berupa tongkat yang mampu menghasilkan  rekaman  suara  sebagai  petunjuk  arah bergerak  berdasarkan  tiga  buah  sensor  ultrasonik  dan sensor soil  moisture .  Alat  ini  juga  mampu  mengetahui lokasi pengguna secara real time yang akan mengirimkan data  koordinat  pada  basis  data.  Sebuah  tombol  di tambahkan  yang  dapat  membuat  sistem  mengirimkan pemberitahuan titik koordinat ke smartphone[4].

## 2. Pembahasan

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode pengembangan yang digunakan untuk pengembangan  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras yaitu  metode  pengembangan prototyping .  metode prototyping adalah  sebuah  proses  pembuatan  perangkat lunak  dan  perangkat  keras  yang  dilakukan  secara bertahap  dan  terstruktur  dengan  melalui  tahap-tahap pada  pembuatannya.  Pengembangan  dilakukan  dengan memperhatikan  kekurangan  sehingga  diharapkan  dapat menjadikan perangkat berada pada tahap
Gambar 1. Metode Prototyping
Secara  umum  dalam  proses metode  protoyping membutuhkan  komponen  yaitu  analisa  kebutuhan, perancangan  dan  evaluasi prototype .  Secara  rinci  dapat dilihat  seperti  gambar  1  bahwa  akan  dilakukan  evaluasi ketika  terjadinya  suatu  kebutuhan  ataupun  adanya peningkatan  baik  itu  secara  perangkat  lunak  maupun perangkat  keras.  Evaluasi  tersebut  dilakukan  dalam jumlah yang tidak dapat ditentukan karena
pengembangan  yang  dapat  dilakukan  terus-  menerus demi  terjadinya  peningkatan  dalam  perangkat  yang dibuat.

## 2.2 Studi Literatur
Edge  computing adalah  paradigma  komputasi yang  mengacu  pada  pemrosesan  data  pada  tepi  sebuah jaringan atau perangkat  yang  berdekatan dengan  sebuah sumber data. Pada arsitektur tradisional, data dikirim ke server pusat  atau cloud untuk  diproses  dan  dianalisis. Namun, dengan edge computing , perangkat-perangkat di tepi jaringan, seperti gateway, router , atau perangkat IoT memiliki kemampuan untuk melakukan pemrosesan data secara  langsung.  Hal  ini  memungkinkan  pengambilan keputusan  yang  lebih  cepat,  mengurangi  latensi,  dan memungkinkan  respons  yang  lebih real-time . Edge computing juga  berpotensi  mampu  menjawab  tantangan komputasi  dalam  hal  kebutuhan  respon  time,  masalah usia baterai, penghematan biaya bandwith dan keamanan data[5].
Scale-Invariant  Feature  Transform atau  SIFT adalah  sebuah  algoritma  yang  digunakan  dalam penglihatan komputer untuk menemukan dan menggambarkan  fitur-fitur  khusus  pada  gambar  yang tetap  sama  terhadap  perubahan  skala,  rotasi,  dan pergeseran.  Algoritma  ini  dikembangkan  oleh  David Lowe  pada  tahun  1999  dan  telah  menjadi  salah  satu algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  dalam pengolahan  gambar.  SIFT  bekerja  dengan  cara mengidentifikasi  titik-titik  khusus  pada  gambar  yang disebut  keypoint.  Keypoint  ini  dipilih  berdasarkan kriteria  seperti  kejelasan,  stabilitas,  dan  invariansi terhadap  transformasi.  Setelah  titik-titik  khusus  tersebut ditemukan,  SIFT  menggambarkannya  dengan  vektor fitur yang disebut descriptor [6].
OpenCV  atau Open  Source  Computer  Vision Library adalah  sebuah  perpustakaan  ( library )  yang menyediakan  berbagai  fungsi  dan  algoritma  untuk pengolahan gambar dan penglihatan komputer. OpenCV ditulis dalam bahasa pemrograman C++ dan mendukung berbagai  bahasa  pemrograman,  termasuk  Python. OpenCV  menyediakan  banyak  fungsi  yang  berguna untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  gambar,  seperti deteksi  wajah,  deteksi  objek,  pelacakan  objek, pengenalan pola, kalibrasi kamera, pengolahan citra, dan masih  banyak  lagi.  Perpustakaan  ini  telah  digunakan secara  luas  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  pengenalan wajah,  penglihatan  mesin,  kendali  robot, augmented reality , pemrosesan video, dan lain-lain[7].

## 2.3 Implemenntasi Perangkat Keras
Sistem  hardware  dibuat  dengan  memanfaatkan microntroller.  BeagleBone  Black  adalah  sebuah  papan pengembangan  yang  berbasis  pada  sistem  pemrosesan terintegrasi  ARM  Cortex-A8[8].  Papan  ini  dirancang untuk  memfasilitasi  pengembangan  dan  prototyping berbagai  proyek  elektronik  dan  embedded  sistem. BeagleBone  Black  memiliki  spesifikasi  hardware  yang
cukup  kuat  dan  cukup  dapat  diandalkan  untuk  kerja image processing .
Gambar 2. Beaglebone Black dan Camera Devices
Pemasangan  Beaglebone  Black  dengan  Device Webcam  sesuai  dengan  Gambar  2  di  atas.  Lalu memasangkan micro sd di beaglebone untuk penyimpanan  memory  dan  beserta  instalasi  sistem operasinya.  Perancangan  perangkat  secara  keseluruhan untuk  melakukan  eksekusi  dan  penerapan  algoritma. Perancangan  ini  juga  terdiri  dari  bagaimana  cara  kerja sistem  maupun  fungsi  yang  nantinya  diharapkan  dapat berjalan  sesuai  dengan  analisis  sistem  yang  ditunjukan pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Block Hardware dari sistem

## 2.4 Desain Sistem
Desain  sistem  yang  akan  dibangun  menggunakan deteksi objek secara real time dengan bantuan algoritma SIFT  yang  mampu  mendeteksi  objek  dengan  sangat akurat diberbagai posisi gambar.
Gambar 4. Flowchart Alur Kerja dari Sistem
Pada  gambar  4,  sistem  yang  dibuat  juga menggunakan  camera webcam  Logitech HD C270  yang mampu  menghasilakan real  time  video  streaming yang kemudian  jika  ada  object  terdeteksi  maka  serangkaian tahapan feature  extraction algoritma  SIFT.  Setelah feature di dapatkan kemudian dilakukan image matching dengan  dataset image dan  dataset image  training .  Saat image  terdeteksi  dan  terkonfirmasi  kamera,  lalu  akan menangkap  gambar  yang  selanjutnya  akan  di  simpan dalam  database cloud  firebase dan  di  tampilkan  hasil gambar tersebut pada mobile kodular application .

## 2.5 Hasil
Hasil  algoritma  SIFT  terhadap  sistem  pada  tahap mendeteksi  manusia  yang  dijalankan  pada  beaglebone black. setelah perancangan dan pembuatan alat selesai.
Gambar 5. Implementasi SIFT Algorithm pada Sistem
Berdasarkan  Gambar  5  adalah  hasil  uji  algoritma langsung  pada  alat  yang  nantinya  pada  penelitian selanjutnya  akan  dikembangkan  dan  ditambahkan integrasi  pada  sistem  berupa  voice  assistant.  Sedangkan pengujian  tersebut  dilakukan  untuk  menguji  rangkaian dan  alat  agar  dapat  bekerja  sesuai  dengan  konsep  yang dibuat. Hasil pengujian fungsional dari alat dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Pengujian Fungsional
No Pengujian Hasil yang diharapkan Status 1 Fase Setup Inisialisasi OpenCV pada Beaglebone Berhasil 2 Fase Steady Implementasi Algoritma pada Webcam Berhasil dengan delay 3 Fase Final Proses Pengulangan Berhasil

## 3. Kesimpulan
Pada  tahapan  hasil  percobaan  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  proses  deteksi  citra  menggunakan algortima  SIFT  dapat  mendeteksi  objek  yang  nantinya memberikan  dampak  dan  respon  yang  positif  untuk
pengembangan  alat  bantu  tuna  netra  untuk  membaca karakter tulisan. Proses pendeteksian gambar atau image dapat  dilakukan  dengan  baik  menggunakan  perangkat sistem  tertanam.  Hasil  dari image  recognition tersebut yang  telah  menggunakan  algoritma  SIFT  nantinya  akan membantu penyandang tunanetra untuk duduk di bangku belajar  atau  mempelajari  lewat  pembacaan  karakter. Untuk  keberlanjutan  pengembangan  sistem  akan ditambahkan  navigasi  suara  atau voice  assitant pada beaglebone black yang nantinya akan lebih mempermudah  penyandang  tunanetra  dalam  pembacaan karakter dan lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
“UNDANG  UNDANG  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR 8 TAHUN 2016 TENTANG PENYANDANG DISABILITAS,” 2016 [Online]. Available: http://jurtek.akprind.ac.id/bib/rancang-bangun-website- penyedia-layanan-weblog.
Balitbangkes  RI,  “Laporan  Riskesdas  2018  Nasional,”
Lembaga Penerbit Balitbangkes . 2018.
C. Setiawan,  “Prototype  Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat  Menggunakan  Arduino  dan  Sensor Ultrasonik Charles,” Anal. pendapatan dan tingkat Kesejaht. rumah tangga  petani , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
R. P. Anggara and A. J. Taufiq, “Rancang Bangun Alat Bantu  Mobilitas  Tunanetra  Dan  Penentu  Lokasi Menggunakan Global Positioning System Tracking Berbasis  Internet  Of  Things,” J.  Ris.  Rekayasa Elektro ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  111–118,  2021,  doi: 10.30595/jrre.v3i2.11627.
J.  Cao,  Q.  Zhang,  and  W.  Shi, Edge  Computing:  A Primer .  SpringerBriefs  in  Computer  Science, 2018.
W. Burger and M. J. Burge, Principles of Digital Image Compression . Austria: Springer-Verlag, 1995. doi: 10.1007/978-1-4757-2361-8_1.
B. W. Chung, Pro Processing for Images and Computer Vision  with  OpenCV .  Hong  Kong:  Apress  Media, 2017. doi: 10.1007/978-1-4842-2775-6.
P.  P.  Ni,  Q.  Lyu,  G.  S.  Wang,  K.  F.  Su,  and  F.  Guo, “Design  of  quadrotor’s  autonomous  flight  control system  based  on  beaglebone  black,” Lect.  Notes Electr. Eng. , vol. 338, no. 21, pp. 591–599, 2015, doi: 10.1007/978-3-662-46466-3_59.
C.  Pal,  P.  Das,  S.  B.  Mandal,  A.  Chakrabarti,  S.  Basu and  R.  Ghosh,  "An  efficient  hardware  design  of SIFT  algorithm  using  fault  tolerant  reversible logic," 2015 IEEE 2nd International Conference on Recent  Trends  in  Information  Systems  (ReTIS), Kolkata, India, 2015, pp. 514-519, doi: 10.1109/ReTIS.2015.7232933.
Supriyadi, T. (2019). Tongkat Pintar Sebagai Alat Bantu Pemantau  Keberadaan  Penyandang  Tunanetra Melalui  Smartphone.  Prosiding-Seminar  Nasional Teknik  Elektro  UIN  Sunan  Gunung  Djati Bandung, 181–191.
C. KAYMAK and A. UCAR, "Implementation of Object Detection and Recognition Algorithms on a Robotic Arm  Platform  Using  Raspberry  Pi,"  2018 International  Conference  on  Artificial  Intelligence and  Data  Processing  (IDAP),  Malatya,  Turkey, 2018, pp. 1-8, doi: 10.1109/IDAP.2018.8620916.

## K  Nair,  Syama  and    Ragimol,  “AN  EMBEDDED ARCHITECTURE  FOR  FEATURE  DETECTION USING MODIFIED SIFT
ALGORITHM”, International Journal of Electronics and Communication  Engineering  and  Technology
(IJECET).2016, Volume 7, Issue 5, pp. 38-46. Gupta. M, Kalra. M, Priya G. G, “Smart Walking Stick For The Visually Impaired Using Image Recognition With Scale-Invariant Feature
Transform (SIFT) Algorithm”, INTERNATIONAL JOURNAL  OF  SCIENTIFIC  &  TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 06, JUNE 2020.
B. Deepthi Jain, S. M. Thakur and K. V. Suresh, "Visual Assistance  for  Blind  Using  Image  Processing," 2018  International  Conference  on  Communication and  Signal  Processing  (ICCSP),  Chennai,  India, 2018, pp. 0499-0503,
doi: 10.1109/ICCSP.2018.8524251.
Bansal,  Shivam,  Face  Recognition  Using  Image Processing for Visually Challenged (June 6, 2020). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3620865.
J.  Hunt, A  Beginners  Guide  to  Python  3  Programming . Chippenham: Springer Nature Switzerland, 2020.